Pubblicato il 19 gennaio 2013 da Redazione
Spesso tristemente al servizio della guerra, la tecnologia mette a disposizione i suoi mezzi più avanzati anche per la causa opposta. Protagonisti sono la Gpu Nvidia Tesla GT240, o meglio una sua speciale versione industriale, e un centro di ricerca e sviluppo che ha sede in Italia, a La Spezia: qui è stato messo a punto un robot sottomarino addestrato per recuperare mine e bombe inesplose dai fondali dei mari europei. Ancora tristemente costellati di brutti (e pericolosi) ricordi dei due conflitti mondiali.
Un'immagine del robot sottomarino dal "cuore" Nvidia
Il nome del robot sviluppato al Center for Maritime Research and Experiementation, il centro di La Spezia che è parte del Science Technology Organization della Nato, è Muscle. Ma più che la forza bruta questo avanzato dispositivo, in studio dal 2008, utilizza l’intelligenza: è infatti in grado di scandagliare i fondali per acquisire ed elaborare immagini, riuscendo a riconoscere la presenza di mine e bombe inesplose. Oggetti pericolosi tanto per il rischio di deflagrazioni, quanto per il rilascio di sostanze tossiche.
Il robot è il cuore del progetto che il laboratorio ligure sta portando avanti, denominato Autonomous Mine Search Using High-Frequency Synthetic Aperture Sonar e orientato a due finalità. La prima è utilizzare l’intelligenza del computer per garantire una completa copertura dell’area da scandagliare: a seconda delle condizioni dei fondali, per esempio, il veicolo sottomarino si muoverà in un certo modo. Il secondo obiettivo è quello di sviluppare algoritmi per il riconoscimento automatico dell’oggetto, così da aumentare l’attendibilità dell’indentificazione delle mine.
Per realizzare tutto ciò sono, comprensibilmente, necessari algoritmi molto pesanti sul piano computazionale, e che vanno gestiti in modo da non rubare troppa energia all’Veicolo Sottomarino Autonomo (questo il nome tecnico di questa categoria di dispositivi). La soluzione? Un algoritmo di processo, Systhetic Aperture Sonar, sviluppato da tempo ma mai prima d’ora utilizzato per un’ embedded e operante in quasi-real time.
Le Gpu e le librerie Cuda di Nvidia sono sembrate i candidati ideali per questo compito, dal momento che assicurano elevata scalabilità e ampie possibilità di riutilizzo del codice. Attraverso numerosi test eseguiti su workstation equipaggiate con diverse generazioni di Gpu Tesla si è giunti a ottenere, dopo varie ottimizzazioni, un aumento di velocità notevolissimo (70 volte) rispetto al codice originale. Parallelamente, la divisione ingegneristica del Center for Maritime Research and Experiementation ha iniziato a integrare una Cpu industriale e una versione industriale della Gpu Tesla GT240.
Il risultato? La nuova versione dell’algoritmo Systhetic Aperture Sonar è ora in grado di svolgere le operazioni quasi in tempo reale grazie alla Gpu Nvidia installata nel Muscle. E questa capacità di analisi in real time è stato elemento chiave di una recente sperimentazione in mare del laboratorio, denominata Arisè 12, che ha testato sul campo (cioè sott’acqua) i progressi e la migliore velocità di calcolo di quest’ultima versione del robot sottomarino. Il progetto non si ferma qui, perché il centro spezzino continuerà a testare e integrare nuove generazioni di Gpu Tesla per poter gestire tramite unità di elaborazione grafica una parte più estesa del processo.
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